基于SQL Server的查询优化

在软件开发中,查询优化是一项非常重要的技术,直接影响到系统的性能。本文分析了影响系统性能的原因,优化的原理,提出了提高查询效率的几种方法。     

Oralce数据库的SQL查询优化研究

Oracle数据库的性能优化问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点,影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。阐述了几种常见的Oracle数据库的性能优化技术,如数据库设计的优化、I/O优化、数据库各种动态参数的调整,并着重讨论了SQL语句的查询优化。从查询优化的测试结果来看,系统的响应时间明显降低,系统运行效率得到提升。     

基于SQL语句优化数据查询

在数据库系统中,数据查询是一及其重要的操作。影响到数据库系统性能的因素有很多,其中运用SQL语句的优劣对数据库系统的性能有直接的影响。本文介绍了编写SQL语句和提高数据库查询速度需要的问题。详细论述了笔者提出的集中数据库优化查询技术,并进行了分析与总结。     

基于Oralce数据库SQL查询优化研究

过去的Oracle数据库优化算法要求相关技术人员必须具备非常专业的数据库理论知识,且在基于数据库的应用程序开发过程中缺乏较强的适用性,从而造成用户识别度较低,查询性能较差.为了处理好这一问题,本文分析了Oracle数据库SQL查询语句的基本处理过程,并提出了基于Oralce数据库SQL查询优化的几种技术方法,以期能够充分发挥出Oracle数据库的优势.     

基于SQL查询语句的查询优化方法

以数据库为中心的应用系统，查询操作最为频繁，查询语句的优劣直接影响数据库应用系统性能。为了提高数据库应用系统的响应速度，本文从SQL查询语句的语法结构入手，提出了若干种查询优化方法。     

SQL查询语句的性能优化与索引

本文从DBMS的查询优化器对SQL查询语句进行性能优化的角度出发,结合数据库理论,介绍索引的合理建立和使用以及高质量SQL查询语句的书写原则,从而实现高效的查询,提高系统的可用性。     

查询语句对SQL Server数据库查询性能优化分析

本文从过程缓存、查询表达式及其多查询条件组合对SQL Server数据库查询性能优化进行分析,总结出多种提高SQL Server数据库查询性能优化策略,旨在数据库程序员在进行SQL Server数据库编程时,综合使用这些策略,编写出性能较优的应用程序。     

SQL Server数据库性能优化

提出了影响SQL Server数据库性能的一些因素及SQL Server进行性能优化的原理，并给出了一些指导性的原则来优化数据库的性能。     

数据库SQL查询技术的优化策略

在数据库应用系统的开发过程中,若不注重SQL的查询优化策略,往往在系统初步投入使用时比较流畅,但随着数据库表中记录的日积月累数量越来越大,系统的响应速度越来越慢,甚至让人无法忍受,就有可能导致系统被淘汰。因此,科学合理地构造查询系统,是成功开发数据库应用系统非常重要的环节。本文结合数据库理论,并以学生信息管理系统为例,就查询优化必要性及如何进行数据库查询优化的策略进行探讨。     

基于MapReduce的相似数据查询方案

大规模数据常因其分布式存储特性导致寻找其相似度最大的前k对数据比较困难.针对上述问题,提出一种基于MapReduce的最相似k对数据查询方案.该方案首先将所有数据对分割成多个组,然后提出所有数据对分组算法和核心数据对分组算法,通过单独计算每个组中的最近似k对数据,再从所有组的最近似k对数据中选择相似度最高的k对数据,进而正确地确定最近似k对数据.最后基于合成数据和真实数据进行实验,通过改变最近似数据对数k和机器数目s验证算法性能.实验结果表明增加机器数目s能够提升算法的运行效率和可扩展性,而k参数的变化对基于MapReduce的算法影响不大.     

MapReduce框架下的Skyline结果优化算法

随着大数据时代的到来,数据量和数据复杂度急剧提高,Skyline查询结果集规模巨大,无法为用户提供精确的信息.MapReduce作为并行计算框架,已广泛应用于大数据处理中.本文提出了MapReduce框架下基于支配个数的结果优化算法(MR-DMN),解决了大数据环境下的Skyline结果集优化问题.大量的实验表明:算法具有良好的时间和空间效率.     

基于ImpaIa的大数据查询分析计算性能研究

分析了 Cloudera 公司推出的 Impala 实时查询引擎原理与架构,并深入比较 Impala 与传统 MapReduce 的性能与特点,针对 Impala 进行复杂大数据处理方面的不足,提出了 MapReduce 与 Impala 结合的大数据处理方法,通过使用 MapReduce 对 Impala 的输入数据进行预处理,利用 MapReduce 在复杂作业处理方面的长处弥补了Impala 在这方面的不足。最后对电信手机上网日志进行大数据查询和分析计算实验,实验结果表明,在大数据查询性能方面,基于 MapReduce 与 Impala 结合的大数据处理速度比传统 MapReduce 快了一倍。特别地,在迭代查询实验中,基于 MapReduce 与 Impala 结合的处理方法超过传统 MapReduce 方法八倍以上。基于 MapReduce与 Impala 结合的处理方法在单次查询中的效率仍然高于传统 MapReduce;而在迭代查询中,MapReduce 与 Impala结合的处理方法远远地超过了 MapReduce。因此,MapReduce 与 Impala 结合的处理方法能够发挥 Impala 和 Ha-doop 各自的优点,让处理效率远超传统 MapReduce,对于复杂的大数据处理的能力高于 Impala。     

Mapreduce下改进Skyline的高效算法

目前基于 MapReduce 的 Skyline 算法随着维度增大会陷入维度灾难,不能高效地解决大数据条件下的计算问题。提出高效算法 MRBPS,利用数据间的互不支配特性,通过一个优化轴点对数据集建立区域标识,在 Map 和 Reduce 阶段优先比较每个点的区域标识,将多维比较简化为一维比较,提高了计算效率,通过系统实验证明：此算法在大数据量时能够明显提高计算效率,与现有算法相比具有高效性和可靠性。     

基于MapReduce模型的排序算法优化研究

MapReduce已经发展成为大数据领域标准的并行计算模型。为了使MapReduce系统下参与计算的所有节点高度负载均衡,并且最小化空间使用率、CPU、I/O的使用时长和网络传输开销等指标,在保持算法良好并行性的基础上,提出了一种MapReduce优化算法的设计规范,对多个指标同时进行优化。针对数据处理领域最重要的排序算法进行理论分析,给出了多指标约束下的最优算法,并证明了该优化算法满足MapReduce 优化算法规范。最后通过实验验证了该优化的排序算法在有效性和效率方面严格优于传统的排序算法。     

基于MapReduce快速kNN Join方法

kNN连接是空间数据库领域里一个基本而又重要的问题,被广泛地应用于多个其他领域.它对提高众多实际应用的性能有着重要意义.随着目前参加kNN连接的数据集的增大和要求的响应时间的缩短(尤其在一些应急环境中),作者实际上对kNN连接的效率要求更高.然而,目前的方法大多基于单个进程或者单台机器,并不具有很好的伸缩性.为了解决这个问题,作者引入了map-reduce框架来运行kNNjoin并提出了两种新的方法:基于map-reduce的分布式网格概略化kNN join(DSGMP-J)和基于map-reduce的voronoi diagram下kNN join(VDMP-J).并把它们和最新的方法H-BNLJ进行了实验对比.实验结果证明了作者提出的DSGMP-J和VDMP-J方法具有较优的伸缩性.     

数据流多连续查询优化技术

根据数据流连续达到、大小无界和实时性强的特点,引出数据流多连续查询的基本概念.针对多连续查询的特点和用户的需求,将多连续查询优化技术分为单流多查询和多流多查询.详细论述了单流过滤型多连续查询优化技术和基于共享的多流多连续查询优化技术,通过全面系统地分析每种优化算法的基本思想,得出每种查询技术的优缺点及适用场合.     

汇总型多表连接查询的一种优化方法

通过对影响多表连接查询效率因素的分析,在通常的临时关系法的基础上,提出了一种针对汇总型多表连接查询的优化方法,充分利用这种方法能提高汇总型查询的执行效率。